22 сентября 2026 г.

8 мин

Пожалуйста, ознакомьтесь с правилами использования материалов на данном ресурсе.

Как настроить и использовать CapMonster Cloud MCP: подробная инструкция

Q: Чем отличаются версии capmonster-mcp для npm и PyPI?

TypeScript / npm и Python / PyPI предоставляют одинаковые MCP-инструменты. Выберите вариант, который удобнее для вашего окружения. Для работы с браузером в обоих случаях используется capmonster-mcp-patchright из npm.

Q: Что делать, если агент не видит MCP-серверы?

Проверьте команду запуска, MCP-конфигурацию и переменную CM_API_KEY, а затем перезапустите клиент. На Windows, если npx не запускается, попробуйте использовать npx.cmd. Также убедитесь, что установлен необходимый runtime – Node.js для npm или Python и uv для PyPI.

Когда нужно быстро протестировать сервис или проверить, как на нём работает CAPTCHA, ручная настройка каждого шага может быть довольно утомительной. С CapMonster Cloud MCP часть этой работы можно передать AI-агенту.

Он поможет распознать тип CAPTCHA, разобраться с параметрами, отправить задачу в CapMonster Cloud для решения и проверить результат прямо в Claude Code, Codex или другом MCP-совместимом приложении.

Начните сейчас и автоматизируйте решение reCAPTCHA v2

Начать сейчас Демо

Как работает CapMonster Cloud MCP

Для полного сценария используйте два MCP-сервера:

capmonster – работает с API CapMonster Cloud: определяет поддерживаемые типы задач и их параметры, создаёт задачи и получает результаты;
patchright – работает с браузером: открывает страницу, помогает получить параметры CAPTCHA и применить результат.

Быстрый старт

Для первоначальной настройки проще всего использовать готовый prompt для своего окружения — Python / PyPI или TypeScript / npm.

Передайте его Claude Code, Codex или другому совместимому AI-агенту. Агент сам сможет определить окружение, подключить capmonster и patchright, а затем проверить доступность инструментов.

Python / PyPI — открыть prompt TypeScript / npm — открыть prompt

Откройте подходящий prompt, скопируйте его и передайте своему AI-агенту.

Если для выполнения задачи потребуется изменить MCP-конфигурацию, установить зависимости, выполнить команду или запустить браузер, агент может запросить соответствующее разрешение.

После успешной настройки агент попросит вас:

указать URL страницы с CAPTCHA;
уточнить, находится ли CAPTCHA сразу на этой странице или появляется после определённого действия — клика, отправки формы, прокрутки или входа в аккаунт;
сообщить дополнительные условия, если они есть: например, нужен ли определённый прокси, дополнительные заголовки, авторизация или CAPTCHA появляется только для отдельных регионов или User-Agent.

Пример: распознаём CAPTCHA на тестовой странице

Посмотрим, как CapMonster Cloud MCP работает на практике. В качестве примера используем тестовую страницу с reCAPTCHA V2:

https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=high

Здесь не нужно заранее искать sitekey, определять тип задачи или вручную собирать параметры. Передадим агенту только URL и попросим пройти сценарий самостоятельно.

После настройки MCP-серверов отправьте агенту, например, такой запрос:

Открой страницу:

https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=high

Определи тип CAPTCHA и необходимые параметры.
Создай подходящую задачу в CapMonster Cloud,
получи результат и примени его на странице.

После успешной проверки покажи,
как реализовать этот сценарий в коде проекта.

Что сделает агент

В этом сценарии агент использует patchright для работы со страницей и capmonster для взаимодействия с CapMonster Cloud.

Откроет страницу в браузере.
Определит, что на странице используется reCAPTCHA V2.
Получит необходимые параметры CAPTCHA непосредственно со страницы.
Подберёт подходящий тип задачи CapMonster Cloud и отправит её на обработку.
Получит результат и применит его на странице.
Проверит, что сценарий отработал корректно.

Результат работы AI-агента с reCAPTCHA V2 через CapMonster Cloud MCP

Получаем код для интеграции

После успешной проверки на странице можно попросить агента подготовить код для вашего проекта.

Например:

Сценарий работает.
Теперь покажи, как реализовать получение
и применение результата CapMonster Cloud
в моём проекте на Python.

Вместо Python можно указать Node.js, TypeScript или другой язык и стек, который используется в вашем проекте.

Пример кода для интеграции CapMonster Cloud, подготовленного AI-агентом

Ручная настройка и запуск MCP-серверов

Также серверы можно подключить вручную – через команды в терминале или конфигурационный файл клиента.

Для полного сценария используются оба сервера: capmonster и patchright.

Для capmonster также потребуется API-ключ CapMonster Cloud. Он передаётся через переменную окружения CM_API_KEY.

Запуск без предварительной установки

Устанавливать пакеты заранее необязательно. Их можно запускать напрямую через npx или uvx.

TypeScript / npm:

npx -y capmonster-mcp

Python / PyPI:

uvx capmonster-mcp

Браузерный MCP:

npx -y capmonster-mcp-patchright

Если вы предпочитаете установить пакеты заранее, используйте подходящий менеджер пакетов.

npm:

npm i capmonster-mcp
npm i capmonster-mcp-patchright

PyPI:

pip install capmonster-mcp

Обратите внимание: для patchright нет версии в PyPI – он устанавливается и запускается через npm.

После установки пакеты также можно использовать в MCP-конфигурации проекта.

Настройка CLI-агента

В CLI-клиентах MCP-серверы проще всего добавить командами из терминала.

Windows

Для Claude Code с TypeScript / npm:

claude mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx.cmd -y capmonster-mcp
claude mcp add patchright -- npx.cmd -y capmonster-mcp-patchright

Для Python / PyPI:

claude mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- uvx capmonster-mcp

Для Codex CLI с TypeScript / npm:

codex mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx.cmd -y capmonster-mcp
codex mcp add patchright -- npx.cmd -y capmonster-mcp-patchright

Для Python / PyPI:

codex mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- uvx capmonster-mcp

Примечание: на Windows используйте npx.cmd, если обычный npx не запускается или PowerShell блокирует npm.ps1.

macOS / Linux

Для Claude Code с TypeScript / npm:

claude mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y capmonster-mcp
claude mcp add patchright -- npx -y capmonster-mcp-patchright

Для Python / PyPI:

claude mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- uvx capmonster-mcp

Для Codex CLI с TypeScript / npm:

codex mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y capmonster-mcp
codex mcp add patchright -- npx -y capmonster-mcp-patchright

Для Python / PyPI:

codex mcp add capmonster --env CM_API_KEY=YOUR_API_KEY -- uvx capmonster-mcp

Проверка подключения

После добавления серверов проверьте, что клиент их видит.

/mcp

Проверка подключения MCP-серверов в CLI-агенте

Настройка через конфигурационный файл

Если клиент поддерживает MCP-конфигурацию в файле, серверы можно добавить вручную.

Например, для клиентов с форматом mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "capmonster": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp"],
      "env": {
        "CM_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    },
    "patchright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]
    }
  }
}

Такой вариант можно использовать, например, для проектной конфигурации Claude Code или локальной конфигурации Claude Desktop.

Для Codex используется файл config.toml:

[mcp_servers.capmonster]
command = "npx"
args = ["-y", "capmonster-mcp"]

[mcp_servers.capmonster.env]
CM_API_KEY = "YOUR_API_KEY"

[mcp_servers.patchright]
command = "npx"
args = ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]

После сохранения конфигурации перезапустите клиент, чтобы он увидел новые MCP-серверы.

Настройка Desktop-приложений

Если вы предпочитаете работать с AI-агентом через графическое приложение, MCP-серверы можно подключить и в Desktop-клиенте.

Принцип остаётся тем же: подключите capmonster, а для работы с браузером – patchright. Для capmonster также потребуется API-ключ CapMonster Cloud.

Claude Desktop

В Claude Desktop локальные MCP-серверы можно добавить через файл конфигурации claude_desktop_config.json.

Откройте настройки разработчика Claude Desktop (File → Settings → Developer → Edit config) и перейдите к редактированию конфигурации. Добавьте серверы capmonster и patchright.

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "capmonster": {
      "command": "npx.cmd",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp"],
      "env": {
        "CM_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    },
    "patchright": {
      "command": "npx.cmd",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]
    }
  }
}

macOS / Linux:

{
  "mcpServers": {
    "capmonster": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp"],
      "env": {
        "CM_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    },
    "patchright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]
    }
  }
}

После сохранения конфигурации перезапустите Claude Desktop.

После перезапуска откройте новый чат и проверьте, что MCP-серверы доступны. Для этого нажмите + и выберите Connectors:

Открытие раздела Connectors в Claude Desktop

Подключённые серверы и их инструменты также можно посмотреть в интерфейсе Claude Desktop.

Подключённые MCP-серверы и доступные инструменты в Claude Desktop

Если сервер не отображается, сначала проверьте команду запуска, значение CM_API_KEY и перезапустите приложение.

ChatGPT Desktop / Codex

ChatGPT Desktop и Codex используют MCP-конфигурацию из файла config.toml. После добавления серверов эту конфигурацию можно использовать в ChatGPT Desktop, Codex CLI и IDE-расширении.

Пользовательский файл конфигурации находится по пути:

~/.codex/config.toml

Для отдельного доверенного проекта можно использовать файл:

.codex/config.toml

Как быстро открыть пользовательский файл:

На Windows нажмите Win + R и введите:

%USERPROFILE%\.codex

Затем откройте файл config.toml. Также его можно открыть через PowerShell:

notepad $env:USERPROFILE\.codex\config.toml

На macOS / Linux откройте терминал и выполните:

nano ~/.codex/config.toml

Добавьте в config.toml настройки серверов capmonster и patchright.

Windows:

[mcp_servers.capmonster]
command = "npx.cmd"
args = ["-y", "capmonster-mcp"]

[mcp_servers.capmonster.env]
CM_API_KEY = "YOUR_API_KEY"

[mcp_servers.patchright]
command = "npx.cmd"
args = ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]

macOS / Linux:

[mcp_servers.capmonster]
command = "npx"
args = ["-y", "capmonster-mcp"]

[mcp_servers.capmonster.env]
CM_API_KEY = "YOUR_API_KEY"

[mcp_servers.patchright]
command = "npx"
args = ["-y", "capmonster-mcp-patchright"]

Сохраните файл и перезапустите ChatGPT Desktop или Codex, чтобы клиент загрузил новую MCP-конфигурацию.

Примечание: ~/.codex/config.toml используется для пользовательской конфигурации, а .codex/config.toml – для настроек отдельного доверенного проекта.

Если вы уже добавили серверы в config.toml для Codex, повторно настраивать их в ChatGPT Desktop не требуется — приложения используют общую MCP-конфигурацию Codex на этом компьютере.

После запуска ChatGPT Desktop проверьте, что capmonster и patchright доступны.

Для этого откройте новый чат, введите команду /mcp и выберите Показать статус сервера MCP:

Проверка статуса MCP-серверов в ChatGPT Desktop

Что делать после ручной настройки

После подключения MCP-серверов передайте AI-агенту готовый prompt для своего окружения – Python / PyPI или TypeScript / npm.

Если capmonster и patchright уже настроены, агент не будет подключать их повторно. Он проверит доступность серверов и инструментов и продолжит работу с существующей конфигурацией.

Первоначальный prompt достаточно передать один раз в начале рабочей сессии. После этого можно просто отправлять агенту новые URL и описывать задачи.

Если MCP-сервер не работает

Если агент не видит сервер или его инструменты, проверьте:

установлен ли необходимый runtime – Node.js для npx или Python и uv для uvx;
правильно ли указана команда запуска;
передан ли CM_API_KEY;
сохранена ли MCP-конфигурация;
был ли клиент перезапущен после изменения настроек.

На Windows, если npx не запускается, попробуйте использовать npx.cmd.

Используйте MCP в своих сценариях

После настройки CapMonster Cloud MCP можно использовать AI-агента для работы с CAPTCHA в реальных сценариях: передавать ему страницу, получать необходимые параметры, отправлять задачу в CapMonster Cloud и использовать результат дальше в автоматизации.

Настройку достаточно выполнить один раз, а затем адаптировать запросы и сценарии под конкретный сайт, тип CAPTCHA и используемый стек.

Частые вопросы

Чем удобен CapMonster Cloud MCP?

MCP позволяет работать с CapMonster Cloud прямо из диалога с AI-агентом. Вместо ручного поиска параметров, подготовки запросов и переключения между браузером, документацией и API агент может связать эти шаги в один сценарий.

Чем отличаются версии capmonster-mcp для npm и PyPI?

TypeScript / npm и Python / PyPI предоставляют одинаковые MCP-инструменты. Выберите вариант, который удобнее для вашего окружения. Для работы с браузером в обоих случаях используется capmonster-mcp-patchright из npm.

Нужно ли отправлять готовый prompt перед каждой задачей?

Нет. Обычно достаточно передать первоначальный prompt один раз после настройки MCP-серверов. После этого в рамках текущей сессии можно просто отправлять агенту новые URL и описывать задачи.

Что делать, если агент не видит MCP-серверы?

Проверьте команду запуска, MCP-конфигурацию и переменную CM_API_KEY, а затем перезапустите клиент. На Windows, если npx не запускается, попробуйте использовать npx.cmd. Также убедитесь, что установлен необходимый runtime – Node.js для npm или Python и uv для PyPI.

Что делать, если при работе с MCP возникают ошибки?

Если MCP-сервер не запускается, агент не видит инструменты или возникают ошибки при выполнении задачи, сначала проверьте команду запуска, конфигурацию MCP, переменную CM_API_KEY и доступность нужного runtime.

Подробные рекомендации по типичным проблемам и их решению собраны в разделе Устранение неполадок документации CapMonster Cloud MCP.

Полезные ссылки

Документация CapMonster Cloud MCP – настройка, готовые prompts и описание доступных инструментов.
capmonster-mcp на GitHub – исходный код MCP-сервера CapMonster Cloud.
capmonster-mcp в npm – пакет TypeScript / npm.
capmonster-mcp в PyPI – пакет Python / PyPI.
capmonster-mcp-patchright на GitHub – исходный код браузерного MCP-сервера.
capmonster-mcp-patchright в npm – npm-пакет для взаимодействия с браузером.

Начните сейчас и автоматизируйте решение reCAPTCHA v2

Начать сейчас Демо

NB: Пожалуйста, обратите внимание, что продукт предназначен для автоматизации тестирования исключительно ваших собственных веб-сайтов и ресурсов, к которым у вас есть законное право доступа.